我正在尝试创建一个3列的数据框架,其中每列都是一个现有的ListBuffer
我有:
var list1= new ListBuffer[Int]()
var list2= new ListBuffer[String]()
var list3= new ListBuffer[String]()
接下来,我运行一些逻辑将条目附加到每个列表中,因此让我们假设它们都被填充并且长度相等。
然后我就做了:
var new_df = list1.toDF("list1_column")
我在想,我可以使用withColumn一个接一个地添加另外两个列表作为附加列。但它是在说:
“类型不匹配
我正在尝试从每个表中获取所有列,并通过循环迭代将其存储在单个数据帧中。在下面的代码中,run_query是一个启动sql会话的函数。 def run_query(sql):
query = <teradata driver details to connect to the database>
return query
source = ['login','signup','alert']
output=[]
for i in range(len(source)):
q = "select * fr
这完全是个菜鸟问题,很抱歉。在Spark中,我可以使用select as:
df.select("*"); //to select everything
df.select(df.col("colname")[, df.col("colname")]); //to select one or more columns
df.select(df.col("colname"), df.col("colname").plus(1)) //to select a column and a calculated column
业务正在创建一个用户表单,该表单跟踪单个用户会话的某些属性和相关值。数据以此形式存储在表中。
data =[[100,"Prop1","Value1",False],[100,"Prop2","Value2",False],[200,"Prop1","Value3",False],[200,"Prop2","Value4",False],[200,"Prop3","Value5",True],[300,"Prop3",&
我正在尝试将用sas编写的if语句转换为pyspark;下面是代码: Query here是它们直接提到列名并执行if函数。但是,如果我们使用pyspark,我们将使用它dfcolname。有很多if语句;它们有没有办法在单个语法/语句中涵盖这一点。
if S1= "" and S2= "" then
do
S1= S0- S3;
S2= 0;
end;
if CS1= "" and CS2= "" then
do
C
斯卡拉2.11在这里。我有以下input DB表:
[input]
===
id BIGINT UNSIGNED NOT NULL,
name VARCHAR(50) NOT NULL,
rank INT NOT NULL
我将一些input记录读入星火DataFrame中,如下所示:
val inputDf = sqlContext().read
.format("blah whatever")
.option("url", "jdbc://blah://whatever")
.option("query"
对不起,我在SparkSQL中有这样一个数据:
id | name | data
----------------
1 | Mary | ABCD
2 | Joey | DOGE
3 | Lane | POOP
4 | Jack | MEGA
5 | Lynn | ARGH
我想知道如何做两件事:
1)在一个或多个列上使用scala函数生成另一列2)在一个或多个列上使用scala函数替换一列
示例:
1)创建一个新的布尔列,该列指示数据是否以A开头:
id | name | data | startsWithA
------------------------------
1 |
这是我的工会代码:
val dfToSave=dfMainOutput.union(insertdf.select(dfMainOutput).withColumn("FFAction", when($"FFAction" === "O" || $"FFAction" === "I", lit("I|!|")))
当我做联合时,我得到下面的错误:
org.apache.spark.sql.AnalysisException: Union can only be performed on tables
我正在处理CSV数据集,并使用火花流进行处理。我可以使用spark streaming中的窗口函数来应用批处理。有没有办法不用聚合函数就可以使用spark structured来做同样的事情?互联网上所有可用的示例都使用groupBy选项。我只想将数据分成批处理,而不使用结构化流进行任何聚合。
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import explode
from pyspark.sql.functions import split
from pyspark.sql.functions import
我一直在使用做NEP分析,发现效果很好。但是,我想将这个简单的例子扩展到可以将分析映射回原始dataframe id的地方。如下所示,我在这个简单的例子中又增加了两行。
val input = Seq(
(1, "<xml>Apple is located in California. It is a great company.</xml>"),
(2, "<xml>Google is located in California. It is a great company.</xml>"),
(3,